下图蓝色的为Redis集群中的每个node节点，节点之间通过ping 命令，测试相互是否连接正常，普通集群没有主从区分，连接任何一个节点操作，都可以转发到其他任意一个节点。1、Redis 容错机制每个Redis提供在节点之间发送的ping命令，以测试每个节点的运行状况。 当群集中的正常连接的节点收到其他节点发送的ping命令时，它将返回pong字符串。Redis投票机制：如果节点A向B发送ping
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2023-11-10 12:37:50
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Redis-cluster3.0cluster特性： 节点自动发现（能够自动分割你多个节点之间的数据集） Slave-master选举，集群容错（当节点的一个子节点挂掉后无法与其他集群中机器通信时，不会影响集群功能。）选举过程是集群中所有master参与,
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2023-08-30 11:31:55
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基本的redis的容灾策略为：1 采用master-slave方式2 为了得到好的读写性能，master不做任何的持久化3 slave同时开启Snapshot和AOF来进行持久化，保证数据的安全性4 当master挂掉后，修改slave为master5 恢复原master数据，修改原先master为slave，启动slave6 若master与sl
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2023-05-25 10:30:38
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RDD的容错机制 在部分计算结果丢失时，只需要根据这个Lineage重算即可。 图1中，假如RDD2所在的计算作业先计算的话，那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。如果现在计算RDD3所在的作业，那么它所依赖的Partition0、1、3和4的缓存都是可以使用的，无须再次计算。但是Part
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2024-02-20 22:32:28
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# Flink与Spark的容错机制
在大数据处理领域，Apache Flink和Apache Spark是两个备受欢迎的分布式计算框架。它们均有出色的性能和广泛的应用场景，但在容错机制上却存在一些明显的差异。本文将探讨这两者的容错机制，并通过代码示例进行详细说明。
## 1. 容错机制简介
**容错机制**是指在系统出现故障或错误时，能够自动恢复并继续执行的能力。这对于大数据处理至关重要，
原创
2024-09-18 06:43:41
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1. JobTracker容错 在MapReduce中，JobTracker掌握了整个集群的运行信息，包括节点健康状况，资源分布情况以及所有作业的运行时信息。如果JobTracker因故障而重启，像节点情况以及资源情况可以利用心跳来构造，但是对于作业运行状态可能会丢失，意味着之前已经运行完成的任务会重新运行。因此，
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2024-04-24 21:04:31
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spark是迭代式的内存计算框架，具有很好的高可用性。sparkStreaming作为其模块之一，常被用于进行实时的流式计算。实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复。在实际使用中，容错和数据无丢失显得尤为重要。最近看了官网和一些博文，整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制。checkPoint机制可保证其容错性。spark中的WAL用来
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2023-09-06 20:03:50
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# Redis客户端的容错机制实现指南
当我们开发应用时，处理数据库的可靠性和可用性是至关重要的，尤其是在使用 Redis 这样的内存数据库时。为了确保高可用性，我们需要实现容错机制。本文将通过几个步骤教会你如何实现 Redis 客户端的容错机制。
## 步骤概览
以下是实现 Redis 客户端容错机制的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-09-09 07:32:53
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首先我们先了解一下Dubbo调用的流程本文主要讲解Cluster。在集群调用失败时，Dubbo提供了多种容错方案，默认值为failover重试。Dubbo中现在有Failover、Failfast、Failsafe、Failback、Forking、Broadcast等容错机制，每个容错机制的特性如下表。机制名机制简介FailoverDubbo容错机制的默认值。当出现失败的时候，会尝试其他服务。用
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2024-04-07 10:01:40
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Spark 容错机制任何容错机制的设计都是先考虑正常情况下是如何处理的，然后去考虑各种失败场景，失败场景可分 Crash（kill -9，掉电等），正常退出（例如抛异常，程序可以做善后处理），网络分区。Task我们先考虑最底层的失败，即某一个 Task 执行失败了。先来看应该如何处理：某 task A 因为取 shuffle 数据取失败而失败了。
首先，确认失败前应该重试几次，以防止网
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2023-10-24 18:15:43
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状态一致性： at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。 at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。 exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。 端到端（end-to-end）状态一致性： 内部保证：checkpoint source端：外部源重设数据 ...
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2021-09-14 10:58:00
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# Java 容错机制
在开发应用程序的过程中，我们希望程序能够具备一定的容错能力，以应对各种异常情况。Java 提供了一些机制来实现容错，保证程序的可靠性和稳定性。本文将介绍 Java 容错机制的概念、常见的容错方式以及如何在代码中实现。
## 容错机制概述
容错机制是指系统在面临异常或错误时，能够做出适当的响应或恢复，而不会导致应用程序的崩溃或不可用。Java 提供了以下几种常见的容错机
原创
2023-10-09 15:07:32
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一般而言，分布式数据集的容错性具备两种方式：数据检查点和记录数据的更新checkpoint机制——数据检查点记录更新机制（在Saprk中对应Lineage机制）
checkpoint机制checkpoint的意思是建立检查点，类似于快照，传统的Spark任务计算过程中，DAG特别长，集群需要将整个DAG计算完成得到结果，但是如果在这个漫长的计算过程中出现数据丢失，Spark又会根据依赖关系
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2023-09-07 16:09:36
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所谓容错机制，举个简单例子，我们在使用电脑的某个程序时，常常会遇到“程序无反应”或“程序未响应”的情况发生，此时这个程序便不能在进行下去，但经常会在过了几秒钟后恢复到正常使用的状态。这种“无反应”或“未响应”几秒钟的错误状态，我们便称之为“容错”。在分布式系统中常常各个系统之间是一个链路的调用过程，如果链路中的某个节点出现故障，很可能会发生雪崩效应。比如如果Node3节点发生故障会导致整个分布式系
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2024-03-26 06:39:08
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一致性检查点（Checkpoints） Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前 ...
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2021-09-10 14:19:00
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前言集群容错技术是分布式服务治理技术中非常关键的一项技术。什么是集群容错技术呢？在分布式集群应用环境下，服务提供者可能集群部署并且有很多台，如果某些服务提供者因为一些原因出现服务不可用时，如何让服务调用者选择可用服务提供者进行调用呢？这个时候集群容错技术就闪亮登场了，它能够针对某些服务提供者不可用时提供自动故障转移的能力。学习Dubbo的集群容错技术可以对增强服务集群容错技术的理解，对我们理解分布
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2024-06-09 10:45:49
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Spark以前的集群容错处理模型，像MapReduce，将计算转换为一个有向无环图（DAG）的任务集合，这样可以通过重复执行DAG里的一部分任务来完成容错恢复。但是由于主要的数据存储在分布式文件系统中，没有提供其他存储的概念，容错过程需要在网络上进行数据复制，从而增加了大量的消耗。所以，分布式编程中经常需要做检查点，即将某个时机的中间数据写到存储（通常是分布式文件系统）中。Lineage机制RDD
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2023-06-11 14:57:47
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一.Java中的异常机制继承体系图如下：二．JAVA异常可分为3种： (1)编译时异常:java.lang.Exception (2)运行期异常:java.lang.RuntimeException (3)错误:java.lang.Errorava.lang.Exception和java.lang.Error继承自java.lang.Throwable; java.lang.RuntimeExce
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2024-01-02 16:29:43
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Spring-cloud-hystrix-容错机制(当服务调用异常时进行响应)1.在App.java中开启容错保护(加入此注解开启容错机制@EnableCircuitBreaker)@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class RequestApp {
/**
* @param args
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2023-05-22 16:07:35
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Java异常处理需要掌握的知识点：目录一、异常的概念二、异常分类三、异常处理的机制java异常处理的方式四、异常处理的原则（这部分还有点疑问，没有找到明确的原则）一、异常的概念什么是异常？ 程序运行时，发生的不被期望的事件，它阻止了程序按照程序员的预期正常执行，这就是异常。在Java中即，Java在编译
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2023-07-19 21:15:08
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